Como a Narvar está utilizando IA e dados para aprimorar a experiência do cliente após a compra

O que acontece depois que um cliente clica no botão “comprar” em um site de e-commerce?

Esse é um domínio conhecido como pós-compra, e geralmente é um dos aspectos operacionais mais caros e impactantes para os varejistas. As atividades pós-compra incluem resolver questões de entrega, retenção de clientes e, se necessário, retornos. Entre os pioneiros neste espaço está Narvar, que conta com mais de 1.500 varejistas globais, incluindo grandes marcas como Gap, Levis e Sonos entre seus clientes. Através de todos os seus diversos pontos de contato com os clientes, a Narvar coleta informações de mais de 42 bilhões de interações de consumidores.

A Narvar está expandindo a inteligência de seus serviços com uma nova plataforma impulsionada por IA chamada IRIS (Intelligent Retail Insights Service). O IRIS combina dados, IA e análises em uma plataforma altamente otimizada. O objetivo é ajudar os varejistas a combater fraudes, otimizar promessas de entrega, agilizar retornos e criar experiências de clientes mais personalizadas. Um dos primeiros serviços que o IRIS habilita é o Narvar Assist, impulsionado por IA, projetado para automatizar a gestão de reivindicações e ajudar a reduzir fraudes relacionadas a entregas.

Os resultados iniciais de um grupo de 20 varejistas mostram melhorias dramáticas: uma redução de 80% nas consultas relacionadas a fraudes e uma diminuição de 25% nos appeasements, ou as compensações que os varejistas oferecem por problemas relacionados ao envio.

“Não estamos apenas resolvendo problemas; estamos transformando o que tradicionalmente foi um centro de custo em uma vantagem estratégica para os varejistas,” disse Anisa Kumar, CEO da Narvar, à VentureBeat em uma entrevista exclusiva.

Por que a IA em operações pós-compra é crítica para o sucesso do varejo

Kumar ingressou na Narvar em 2021 como diretora de atendimento ao cliente e tornou-se CEO em outubro de 2024. Antes disso, ela tinha um longo histórico trabalhando nas áreas de operações de atendimento ao cliente na Levis Strauss e Co., Walmart e Target, onde viu os desafios enfrentados pelos varejistas de perto.

Varejistas de todos os tipos geralmente gastam muito tempo e esforço pensando na aquisição de consumidores. Kumar observou que o grande desafio, no entanto, é manter os clientes.

“A pós-compra é realmente pensar sobre qual é a próxima fronteira para manter seus consumidores voltando, realmente tratá-los da maneira que precisam ser tratados, oferecendo experiências personalizadas,” disse ela.

Com todos os dados que a Narvar coleta, a IA agora pode ajudar os varejistas a transformar a pós-compra em uma atividade que ajuda na retenção de clientes. O uso de IA nas operações de varejo, de maneira geral, lutou para se estabelecer; por exemplo, um relatório de 2024 da Forrester encontrou altos níveis de interesse, mas baixos níveis de adoção.

Como uma oferta de SaaS, a Narvar está facilitando para os varejistas aproveitar os benefícios da IA. Kumar explicou que a plataforma IRIS ajudará a criar experiências pós-compra hiper-personalizadas para os varejistas e seus consumidores finais.

Como a Narvar está usando IA para melhorar o resultado financeiro

O sistema IRIS usa uma combinação de IA e serviços de dados da Google Cloud, além de algoritmos proprietários de aprendizado de máquina (ML) e IA preditiva.

Ram Ravicharan, CTO da Narvar, enfatizou o poder e a importância dos dados que a empresa possui para informar a IA e ajudar os varejistas. A Narvar processa bilhões de pontos de contato com o consumidor, oferecendo insights únicos sobre o comportamento e a intenção dos clientes.

O IRIS da Narvar não está usando IA generativa, embora utilize técnicas que pioneiras em grandes modelos de linguagem (LLMs), incluindo o uso de transformers.

“Se você pensar nas transações que as pessoas fazem na jornada de compra como uma linguagem, agora temos quase uma linguagem do que a próxima frase vai ser,” explicou Ravicharan. “E essa é literalmente a maneira como olhamos para isso.”

Com modelos preditivos de IA e os dados, a Narvar tem uma compreensão sólida da intenção do cliente. Isso pode ser extremamente útil para a retenção de clientes, bem como para a prevenção de fraudes.

Além da mitigação de fraudes, o IRIS também foi projetado para ajudar os varejistas a fazer promessas de entrega mais precisas e aumentar a lealdade do cliente. Antes do IRIS, a Narvar tendia a confiar em modelos baseados em regras, especialmente para compromissos como data estimada de entrega. Com os novos modelos, há mais inteligência de toda a rede de varejo para fornecer um maior grau de precisão, observou Kumar. Por exemplo, o sistema está ciente de problemas climáticos e sistemas de entrega de transportadoras que podem afetar a entrega.

“Todos se concentram na aquisição de clientes, mas os perdem e pagam para adquiri-los novamente,” explicou Kumar. “O IRIS ajuda os varejistas a criar relacionamentos duradouros ao oferecer experiências personalizadas quando mais importam — após a venda.”

Usuários iniciais veem ganhos

A tecnologia Narvar Assist ainda não está disponível para o público em geral, embora esteja sendo testada por clientes existentes.

Entre eles está Boston Proper. O varejista de roupas é cliente da Narvar há 6 anos, explicou DeAnne Judd, CIO da Boston Proper. Até agora, a Boston Proper tem utilizado a solução Engage da Narvar para notificar proativamente os consumidores sobre a entrega de seus pedidos e possíveis exceções para melhorar a visibilidade e a experiência do cliente. A empresa também usa a solução de Devolução e Troca da Narvar para automatizar o processamento de devoluções e fornecer visibilidade ao consumidor sobre o status de seu reembolso.

Judd observou que, neste momento, a Boston Proper está utilizando a primeira solução do IRIS, Assist, que aproveita o ecossistema da Narvar para reduzir custos devido a fraudes.

“Desde a integração do Narvar Assist, os contatos dos clientes e custos diminuíram devido à sua interface de usuário aprimorada e processos inteligentes otimizados,” disse Judd.

Conectando o online ao físico

Olhando para o futuro, a Narvar planeja estender o IRIS de várias maneiras.

Enquanto o produto inicial Assist foi focado transações online, Kumar observou que a Narvar está trabalhando com alguns varejistas para estender as capacidades para lojas físicas também. A plataforma Narvar possui insights sobre dados e interações em operações online, nas lojas e até mesmo em armazéns.

“Nossa visão é conectar os ambientes online e na loja, e a maneira como construímos nossos modelos e a forma como desenvolveremos a intenção transacional abrange todos os canais,” disse ela.